| 研究課題/領域番号 |
24650004
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
情報学基礎
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
柳浦 睦憲 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (10263120)
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| 研究協力者 |
呉 偉 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 博士課程後期課程
MARTELLO Silvano University of Bologna, Professor
IORI Manuel University of Modena and Reggio Emilia, Associate Professor
FURINI Fabio Université Paris Dauphine, Assistant Professor
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 組合せ最適化 / ロバスト最適化 / 厳密解法 / 発見的解法 / 発見的手法 |
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| 研究成果の概要 |
現実の応用に現れる多くの問題を組合せ最適化問題として定式化できる．その多くがNP困難と呼ばれる難しい問題であるにも関わらず，良質な解を得る実践的手法が多数存在する．しかしそれら最適化手法のほとんどは，入力データが既知のものであるという前提のもとにアルゴリズムが設計されている．一方，多くの現実問題において入力データには曖昧さや不確定要素が内在している．そのような不確実性に対してロバストな解を得る手法を，代表的な組合せ最適化問題である0-1ナップサック問題に対して提案し，多くの問題例に対して最適解あるいは良質な解を得ることに成功した．
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